Colorare după sentiment

Vrem să putem diferenția locațiile în analiza noastră de Twitter. Un factor distinctiv între locații este modul în care a fost primit discursul State of the Union. În acest scop, vom folosi analiza de sentiment pe care am parcurs-o în Capitolul 2 pentru a evalua cum a fost primit discursul în diferite părți ale țării.

Setul de date tweets_sotu a fost încărcat pentru tine, împreună cu lon, lat și harta Basemap m. SentimentIntensityAnalyzer este instanțiat ca sid în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor din social media în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează scorurile de sentiment și salvează-le.
Desenează punctele, setând argumentul pentru culoare la sentiment_score și harta de culori la 'coolwarm'.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ____[____].apply(____)

# Isolate the compound element
sentiment_scores = [x['compound'] for x in sentiment_scores]

# Draw the points
____.____(____, ____, ____ = True, 
           c = ____,
           ____ = 'coolwarm', alpha = 0.7)
           
# Show the plot
plt.show()

Editează și rulează codul